STATISTIKA I Metodický list č. 1 Název tématického celku:

Podobné dokumenty
Tomáš Karel LS 2012/2013

KGG/STG Statistika pro geografy. Mgr. David Fiedor 4. května 2015

STATISTIKA. Inovace předmětu. Obsah. 1. Inovace předmětu STATISTIKA Sylabus pro předmět STATISTIKA Pomůcky... 7

STATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky)

Časové řady, typy trendových funkcí a odhady trendů

1. Číselné posloupnosti - Definice posloupnosti, základní vlastnosti, operace s posloupnostmi, limita posloupnosti, vlastnosti limit posloupností,

Úvodem Dříve les než stromy 3 Operace s maticemi

MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE)

Statistika. Regresní a korelační analýza Úvod do problému. Roman Biskup

Časové řady, typy trendových funkcí a odhady trendů

INDUKTIVNÍ STATISTIKA

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (

4EK211 Základy ekonometrie

Statistická analýza jednorozměrných dat

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

Měření závislosti statistických dat

UNIVERZITA PARDUBICE

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

Korelační a regresní analýza

Ilustrační příklad odhadu LRM v SW Gretl

EKONOMETRIE 7. přednáška Fáze ekonometrické analýzy

MĚŘENÍ STATISTICKÝCH ZÁVISLOSTÍ

Úvod do analýzy časových řad

Regresní analýza. Eva Jarošová

5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza

UNIVERZITA PARDUBICE

Semestrální práce. 2. semestr

Tomáš Karel LS 2012/2013

Stanovení manganu a míry přesnosti kalibrace ( Lineární kalibrace )

Statistická analýza jednorozměrných dat

LINEÁRNÍ REGRESE. Lineární regresní model

Cvičící Kuba Kubina Kubinčák Body u závěrečného testu

Lineární regrese. Komentované řešení pomocí MS Excel

Tomáš Karel LS 2012/2013

Regresní analýza 1. Regresní analýza

Analýza časových řad. John Watters: Jak se stát milionářem.

Úloha 1: Lineární kalibrace

4.1 Metoda horizontální a vertikální finanční analýzy

Modelování nákladů. Modely závislosti nákladů na 1 činiteli

4EK211 Základy ekonometrie

Manažerská ekonomika KM IT

4EK211 Základy ekonometrie

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA 1 Metodický list č 1.

Pravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1

AVDAT Geometrie metody nejmenších čtverců

Plánování experimentu

Karta předmětu prezenční studium

2.2 Kalibrace a limity její p esnosti

S E M E S T R Á L N Í

odpovídá jedna a jen jedna hodnota jiných

TVORBA LINEÁRNÍCH REGRESNÍCH MODELŮ PŘI ANALÝZE DAT. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

10. Předpovídání - aplikace regresní úlohy

POLYNOMICKÁ REGRESE. Jedná se o regresní model, který je lineární v parametrech, ale popisuje nelineární závislost mezi proměnnými.

Kalibrace a limity její přesnosti

Učitelství 2. stupně ZŠ tématické plány předmětů matematika

Písemná práce k modulu Statistika

INFORMATIKA. Libovolná učebnice k MS OFFICE 200x (samostatné učebnice k textovému procesoru MS Word 200x, tabulkovému procesoru MS Excel 200x).

PROJEKTOVÁNÍ A KOMUNIKACE

Modul Základní statistika

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ. FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ Ústav materiálového inženýrství - odbor slévárenství

Univerzita Pardubice SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Tvorba lineárních regresních modelů. 2015/2016 RNDr. Mgr. Leona Svobodová, Ph.D.

Testování hypotéz o parametrech regresního modelu

Testování hypotéz o parametrech regresního modelu

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice

Příloha č. 1 Grafy a protokoly výstupy z adstatu

Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie licenční studium Management systému jakosti Kalibrace a limity její přesnosti

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA 1

5EN306 Aplikované kvantitativní metody I

Závislost obsahu lipoproteinu v krevním séru na třech faktorech ( Lineární regresní modely )

Bodové a intervalové odhady parametrů v regresním modelu

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie. Nám. Čs. Legií 565, Pardubice. Semestrální práce ANOVA 2015

Statistika (KMI/PSTAT)

Regresní a korelační analýza

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Aplikovaná statistika v R - cvičení 3

Přednáška č.7 Ing. Sylvie Riederová

Kontingenční tabulky, korelační koeficienty

4EK211 Základy ekonometrie

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Leptání plasmou. Ing. Pavel Bouchalík

Posouzení linearity kalibrační závislosti

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"

VYBRANÉ DVOUVÝBĚROVÉ TESTY. Martina Litschmannová

4EK211 Základy ekonometrie

Grafický a číselný popis rozložení dat 3.1 Způsoby zobrazení dat Metody zobrazení kvalitativních a ordinálních dat Metody zobrazení kvan

Regrese. 28. listopadu Pokud chceme daty proložit vhodnou regresní křivku, musíme obvykle splnit tři úkoly:

Statistika. Základní pojmy a cíle statistiky. Roman Biskup. (zapálený) statistik ve výslužbě, aktuálně analytik v praxi ;-) roman.biskup(at) .

HOSPODÁŘSKÁ A SOCIÁLNÍ STATISTIKA

Tvorba nelineárních regresních

Kalibrace a limity její přesnosti

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

UNIVERZITA PARDUBICE FAKULTA CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ

Analytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality

Transkript:

STATISTIKA I Metodický list č. 1 Analýza závislostí Základním cílem tohoto tématického celku je seznámit se s pokročilejšími metodami zpracování statistických údajů.. 1. kontingenční tabulky 2. regresní analýza 3. korelační analýza 4. pořadová korelace 1. dílčí téma: kontingenční tabulky Jarošová, E.: Statistika B Řešené příklady, VŠE Praha 1997, str.20 30. jak je kontingenční tabulka konstruována jaké poskytuje výpovědi 2. dílčí téma: regresní analýza Jarošová, E.: Statistika B Řešené příklady, VŠE Praha 1997, str.31 104. jaké vlastnosti má klasický lineární model co jsou to intervaly spolehlivosti co jsou testy hypotéz a jak se volí 3. dílčí téma: korelační analýza třetímu dílčímu tématu si pečlivě prostudujte: Jarošová, E.: Statistika B Řešené příklady, VŠE Praha 1997, str.105-126. co jsou to sdružené regresní přímky jaký význam má korelační koeficient jak se provádějí testy významnosti Způsob zakončení: Zápočet

STATISTIKA B Metodický list č. 2 Časové řady Základním cílem tohoto tématického celku je seznámení se s metodami statistického zpracování chronologicky uspořádaných pozorování. 1. analytické vyrovnávání 2. klouzané průměry 3. popis sezónní složky 4. analýza reziduí v časových řadách 1. dílčí téma: analytické vyrovnávání Jarošová, E.: Statistika B Řešené příklady, VŠE Praha 1997, str.127 162. nejběžnějším druhům trendových křivek co jsou koeficienty růstu odhady parametrů 1. metodou nejmenších čtverců 2. váženou metodou nejmenších čtverců 2. dílčí téma: klouzané průměry Jarošová, E.: Statistika B Řešené příklady, VŠE Praha 1997, str.163 171. jednotlivým druhům klouzavých průměrů volbě řádu a délky klouzavých průměrů 3. dílčí téma: popis sezónní složky K třetímu dílčímu tématu si pečlivě prostudujte: Jarošová, E.: Statistika B Řešené příklady, VŠE Praha 1997, str.172 193. co je to aditivní model konstantní sezónnosti

co je to multiplikativní model co je aditivní model s proporcionální sezónností 4. dílčí téma: analýza reziduí v časových řadách K čtvrtému dílčímu tématu si pečlivě prostudujte: Jarošová, E.: Statistika B Řešené příklady, VŠE Praha 1997, str.193 196. znaménkový test test založený na bodech zvratu Durbinův-Watsonův test autokorelace Způsob zakončení: Zápočet

STATISTIKA B Metodický list č. 3 Indexy a diference Základním cílem tohoto tématického celku je seznámení se s indexy a diferencemi a s možností jejich využití pro získávání předpovědí. 1. individuální indexy jednoduché 2. individuální indexy složené 3. souhrnné indexy 4. analýza indexů a rozdílů 1. dílčí téma: individuální indexy jednoduché Jarošová, E.: Statistika B Řešené příklady, VŠE Praha 1997, str.207-208. jaká jsou členění indexů 2. dílčí téma: individuální indexy složené Jarošová, E.: Statistika B Řešené příklady, VŠE Praha 1997, str.208-209. jak jsou dány matematické tvary 1. objemových indexů 2. indexů úrovně 3. dílčí téma: souhrnné indexy K třetímu dílčímu tématu si pečlivě prostudujte: Jarošová, E.: Statistika B Řešené příklady, VŠE Praha 1997, str.209-210. jak jsou matematicky definovány cenové indexy 1. Paascheho 2. Laspeyresův 3. Fischerův

4. Montgomeryho Jak jsou matematicky definovány příslušné objemové indexy 4. dílčí téma: analýza indexů a rozdílů K čtvrtému dílčímu tématu si pečlivě prostudujte: Jarošová, E.: Statistika B Řešené příklady, VŠE Praha 1997, str.210-228. metodám rozkladu průměrného ukazatele 1. postupných změn 2. rozklad se zbytkem 3. logaritmická metoda metodám rozkladu souhrnného hodnotového indexu 1. postupných změn 2. rozklad se zbytkem 3. logaritmická metoda 4. Borkiewitzův rozklad Způsob zakončení: Zápočet